- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- 【ai】mocap:conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision
等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能ubuntuconda
MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染?安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx:安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的,还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
- Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符(专题五十三)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorchc++人工智能
提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南,请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集,可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外,编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式,随后你可以从纯C++(以及Py
- 使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用
VYSAHF
python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台,致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台,你可以方便地调用强大的深度学习模型,并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等,这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
逆着tensor
tensorflow2.0学习tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子,出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了,重新加载程序,已经可以用了。
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- TikTokenizer 项目常见问题解决方案
齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目,主要用于文本处理,特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声
一勺汤
YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块YOLOYOLOv11YOLOv11改进改进
在图像去雾领域,深度学习在白天图像去雾方面成果显著,但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战,其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性,以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些,我们使用FSDA模块,处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合,再计算通道权重并应用,最后映射回空间域,以此优化频谱信息,使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合,增强YO
- 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据(功率预测、故障诊断)模型及代码详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
GCN基础在深度学习领域中,图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上,能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示,这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代,GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示,为后续的分类、预测等任务提供
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
lmtealily
pytorch人工智能python
前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 使用fastapi部署stable diffusion模型
明晚十点睡
代码fastapistablediffusionpytorchpython人工智能深度学习计算机视觉
使用vscode运行stablediffusion模型,每次加载模型都需要10+分钟,为算法及prompt调试带来了极大麻烦。使用jupyter解决自然是一个比较好的方案,但如果jupyter由于种种原因不能使用时,fastapi无疑成为了一个很好的选择。参考github链接:https://github.com/jarvislabsai/fastapi-sd-templatefromfastap
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 软件定义世界下的教育创新:高校计算机实验室应重心转向开源平台
开源
一、一键式教学环境部署,节省90%准备时间•应用模板库:提供200+预置教学工具模板(如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群),教师可根据课程需求选择模板,5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离:支持同一服务器并行运行不同版本框架(如Django3.2教学版与4.1开发版),避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建:学生通过命令行快速申请带GP
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- Hugging Face 模型格式全解析:从 PyTorch 到 GGUF
mingo_敏
DeepLearningpytorch人工智能python
HuggingFace模型格式全解析:从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式,以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络:1.PyTorch原生格式(.pt/.pth)特性:直接保存PyTorch的state_dict(模型参数)或完整模型(含结构)。兼容性强,与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大,加载速度较慢,存在安全
- 什么时候用到jupyter notebook的NBConvert
老光私享
jupyterpython人工智能windows机器学习
JupyterNotebook的NBConvert功能是用来将JupyterNotebook文件转换为其他格式的工具。通常情况下,我们会用到NBConvert功能来将JupyterNotebook文件转换为HTML、LaTeX、PDF或其他文本格式。这样可以方便地将JupyterNotebook分享给他人,或者将其用于报告、文章、文档或其他写作目的。要使用NBConvert功能,需要在命令行中运行
- Jupyter文件转换-nbconvert命令行工具简介
madao10086+
奇技淫巧pythonlinux
Jupyternbconvert简介前言安装使用查考前言jupyter这个格式使用起来确实很方便,但是有的时候需要将jupyter转换为其他的格式,用的比较方便的方式就是nbconvert这个工具,这里参考的是官网的教程,做一个记录,防止自己每次要转换文件的时候都忘记这个命令行。安装安装nbconvert很简单,直接一条命令行就可以了:#pippipinstallnbconvert#condaco
- 详细介绍 Jupyter nbconvert 工具及其用法:如何将 Notebook 转换为 Python 脚本
源代码杀手
python使用技巧pythonjupyteride
nbconvert是Jupyter提供的一个非常强大的工具,允许用户将JupyterNotebook文件(.ipynb)转换成多种格式,包括Python脚本(.py)、HTML、PDF、LaTeX等。你可以通过命令行来运行nbconvert,也可以在JupyterNotebook中通过一些自定义的设置来实现转换。安装nbconvert通常情况下,nbconvert会随Jupyter一起安装,因此不
- sql统计相同项个数并按名次显示
朱辉辉33
javaoracle
现在有如下这样一个表:
A表
ID Name time
------------------------------
0001 aaa 2006-11-18
0002 ccc 2006-11-18
0003 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0005 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0002 ccc 20
- Android+Jquery Mobile学习系列-目录
白糖_
JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发,准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下,觉得使用Android的WebView上手最快,因为WebView等于是一个内置浏览器,可以基于html页面开发,不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等,就能非常方便的做动态应用了。
从现在起,往后一段时间,我打算
- 如何给线程池命名
daysinsun
线程池
在系统运行后,在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx,这样导致很不好定位,怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory,自己实现ThreadFactory接口,重写newThread方法即可。参考代码如下:
public class Named
- IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the
周凡杨
html解析errorreadyState
错误: IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"
现象: 同事之间几个IE 测试情况下,有的报这个错,有的不报。经查询资料后,可归纳以下原因。
- java上传
g21121
java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况,用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件,今天说的是利用servlet来完成上传。
我们这里利用到commons-fileupload组件,相关jar包可以取apache官网下载:http://commons.apache.org/
下面是servlet的代码:
//定义一个磁盘文件工厂
DiskFileItemFactory fact
- SpringMVC配置学习
510888780
springmvc
spring MVC配置详解
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外,其次就是Spring MVC了,因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架,框架选择多了,应对多变的需求和业务时,可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发,就必须要掌握它的配置及原理。
一、Spring MVC环境搭建:(Spring 2.5.6 + Hi
- spring mvc-jfreeChart 柱图(1)
布衣凌宇
jfreechart
第一步:下载jfreeChart包,注意是jfreeChart文件lib目录下的,jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可;
第二步:配置web.xml;
web.xml代码如下
<servlet>
<servlet-name>jfreechart</servlet-nam
- 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java P
- java 线程池使用 Runnable&Callable&Future
antlove
javathreadRunnablecallablefuture
1. 创建线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
2. 执行一次线程,调用Runnable接口实现
Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable());
System.out.prin
- XML语法元素结构的总结
百合不是茶
xml树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
- 改变eclipse编码格式
bijian1013
eclipse编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式
改变整个工作空间的编码格式,这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。
Eclipse->window->preferences->General->workspace-
- javascript中return的设计缺陷
bijian1013
JavaScriptAngularJS
代码1:
<script>
var gisService = (function(window)
{
return
{
name:function ()
{
alert(1);
}
};
})(this);
gisService.name();
&l
- 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3
bit1129
Mybatis3
pom.xml配置
Maven的pom中主要包括:
MyBatis
MyBatis-Spring
Spring
MySQL-Connector-Java
Druid
applicationContext.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
&
- java web项目启动时自动加载自定义properties文件
bitray
javaWeb监听器相对路径
创建一个类
public class ContextInitListener implements ServletContextListener
使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的,主要是初始化和销毁的。
类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置,即刚才我们定义的类。
<listener>
<des
- 用nginx区分文件大小做出不同响应
ronin47
昨晚和前21v的同事聊天,说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计,因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名,而squid在响应比较大的文件时,尤其是初次下载的时候,性能比较差,所以拆成两组服务器,squid服务于较小的文件,通过pull方式从peer层获取,nginx服务于较大的文件,通过push方式由peer层分发同步。外部发布
- java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身,A为1,J为11,Q为12,K为13,而大
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class ContinuousPoker {
/**
* Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的。
* 2-10为数字本身,A为1,J为1
- 翟鸿燊老师语录
ccii
翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A
1. 角色就是人格
就像你一回家的时候,你一进屋里面,你已经是儿子,是姑娘啦,给老爸老妈倒怀水吧,你还觉得你是老总呢?还拿派呢?就像今天一样,你们往这儿一坐,你们之间是什么,同学,是朋友。
还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候,什么我不知道,我不清楚,该你知道的你凭什么不知道
- [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题
comsci
问题
在人类整体进入宇宙时代,即将开展深空宇宙探索之前,我有几个猜想想告诉大家
仅仅是猜想。。。未经官方证实
1:要在宇宙中进行光速飞行,必须首先获得宇宙中的航行通行证,而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书,是什么呢? 下面我来告诉
- oracle undo解析
cwqcwqmax9
oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句 作者:虫师收藏 我要投稿
Undo是干嘛用的? &nb
- java中各种集合的详细介绍
dashuaifu
java集合
一,java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口 对象的集合 ├ List 子接口 &n
- 卸载windows服务的方法
dcj3sjt126com
windowsservice
卸载Windows服务的方法
在Windows中,有一类程序称为服务,在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层,因此资源占用比较大、执行效率比较高,比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了,其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目,虽然不启动了,但是系统中仍然存在此项服务,只是没有加载而已。如果安装其他
- Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist
dcj3sjt126com
iosxcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html
Excerpt:
You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
- 2014之C++学习笔记(一)
Etwo
C++EtwoEtwoiterator迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了,可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在,这一年多以来,本人从事了AS的相关开发工作,但最近一段时间,AS在天朝的没落,相信有很多码农也都清楚,现在的页游基本上达到饱和,手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据,AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
- js跨越获取数据问题记录
haifengwuch
jsonpjsonAjax
js的跨越问题,普通的ajax无法获取服务器返回的值。
第一种解决方案,通过getson,后台配合方式,实现。
Java后台代码:
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String ca
- 蓝色jQuery导航条
ini
JavaScripthtmljqueryWebhtml5
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
- linux部署jdk,tomcat,mysql
kerryg
jdktomcatlinuxmysql
1、安装java环境jdk:
一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用,都会卸载了,然后重新安装。
1.1)、卸载:
(rpm -qa :查询已经安装哪些软件包;
rmp -q 软件包:查询指定包是否已
- DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange
mutongwu
jqueryjs
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发,无需等待所有资源(image/iframe)加载完毕。(IE9+)
2. onload是最早支持的事件,要求所有资源加载完毕触发。
3. onreadystatechange 开始在IE引入,后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
- sql批量插入数据
qifeifei
批量插入
hi,
自己在做工程的时候,遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表,临时表的整理就看当时的选择条件了,临时表就是要插入的数据集,最后再批量插入到数据库中。
WITH tempT AS (
SELECT
item_id AS combo_id,
item_id,
now() AS create_date
FROM
a
- log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下
thinkfreer
Weblog4j应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量,记录用户的登录信息,以方便站长实时了解自己网站的访问情况,选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了,X度了好多方法(其实大多都是一样的内用,还一个字都不差的),都没有能解决问题,无奈搞了2天终于解决了,与大家分享一下
需求:
用户登录该网站时,把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里,以方便其他系统调用此txt。项目名
- linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置
笑我痴狂
mysqllinuxunix
1.卸载系统默认的mysql
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64
[root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1